先端テック企業に聞く2025年までに世界を変える17の方法|後編

向高科技企业咨询2025年之前改变世界的17种方法【后篇】


10. 建設の未来はすぐそこ

建设的未来近在咫尺


11. ギガトン単位の二酸化炭素除去で気候変動問題を解決

通过去除千兆吨单位的二氧化碳来解决气候变化问题

二酸化炭素除去などのネガティブエミッション技術の規模拡大により、気候に影響するレベルで二酸化炭素の空気中からの除去を実現します。これは、地球の気温上昇を1.5℃までに抑えるために必要なこと。

通过扩大消除二氧化碳等消极排放技术的规模,可以在影响气候的水平上实现二氧化碳从空气中的去除。这是对于抑制地球的气温上升1.5℃来说是有必要的。


12. 医学の新時代

医学的新时代


AIの活用で貧富の格差が埋まる?

利用AI来填补贫富差距?

13. 富のギャップの解消

13.消除贫富差距

AIの進歩の速さは、ファイナンシャル・アドバイザーたちが用いる戦略にテクノロジーを介してアクセスできるまでになっており、一般庶民に手頃な価格での利用を実現します。ApplePayを使用するのに近距離無線通信がどのように機能しているのか仕組みを把握する必要がないように、何千万もの人々が、現代のポートフォリオ理論を知らずとも「お金を働かせる」ことができるようになるのです。

AI的进步的速度,是通过技术来访问金融顾问们使用的战略,从而实现普通老百姓可以用合理价格来使用。为了不需要掌握使用ApplePay的近距离无线通信是如何运作的机制,成千上万的人即使不知道现代的投资组合理论也能“活用自己的钱”。

14. 「デジタルツイン」が支えるクリーンエネルギー革命

14.由“数字双马尾”支撑的清洁能源革命

今後5年間で、エネルギー転換は佳境を迎えます。新しい再生可能エネルギーのコストは化石燃料の限界費用よりも低下。グローバルなイノベーションエコシステムにより、問題をまとめて対処できる環境が整い、イノベーションの展開が急速に拡大していくでしょう。洋上風力発電は、発電量の大幅な増加が見込めます。そのためには、太陽光発電のイノベーション曲線のように、ムーアの法則に沿って、加速するデジタル化へゆるぎない取り組みを続ける必要があります。

今后5年,能源转换将迎来佳境。新的可再生能源的成本比化石燃料的极限费用低。通过全球的革新生态系统,环境将能应对各种问题,革新也会急速扩大的。海上风力发电的发电量预计会大幅增加。为此,必须像太阳光发电的革新曲线那样,遵循摩尔的法则,持续致力于数字化的结构。



公衆衛生を犠牲にすることなく経済活動を支えることが可能に

可以不牺牲公共卫生来支持经济活动

15. ミクロの世界の解明でパンデミックの危機を回避

15.通过解析微观世界避免疫情爆发的危机

地球のあらゆる表面には、現在、そして未来のパンデミックによる危機を回避するのに欠かせない情報が隠されています。人がその一生の90%を費やすことになる建造環境(人工的に造られた環境)は、自然の細菌、真菌、ウイルスの生態系からなる自然発生のマイクロバイオームの宝庫です。

在地球的表面各处,隐藏着可以回避今后疫情爆发等危机所不可或缺的信息。人一生要花费90%的建造环境(人工制造的环境)是由自然细菌、真菌、病毒的生态系统构成的自然产生的微型生物的宝库。

このマイクロバイオームデータを迅速にサンプリング・デジタル化し解析するテクノロジーは、病原体の広がり方についての私たちの理解を一変させます。この目に見えない微細なデータのレイヤーを解明し、遺伝子シグネチャーを特定することで、人や集団がいつどこで病原体を放出しているのか、どのような表面や環境が最も伝染リスクが高いのか、そして、これらのリスクが私たちの行動や、時間に伴う変化にどう影響を受けるのかを予測できるようになります。

快速采样、数字化并分析这种微生物数据的技术,将使我们对病原体传播方式的理解完全改变。通过解析肉眼看不见的细微数据层,确定遗传因子,人和集体在什么时候在哪里释放病原体,什么样的表面和环境传染风险最高,然后,预测这些是如何伴随着我们的行动和时间的变化产生影响。


16. 機械学習とAIによる高炭素産業の脱炭素化

16.通过机械学习和AI实现高碳产业的脱碳化

今後5年間で、炭素排出の多い産業では、機械学習とAIテクノロジーを活用したカーボンフットプリントの劇的な削減が進められるでしょう。従来、製造業や石油・ガス産業などでは、生産性と収益性の維持に苦心するあまり脱炭素への取り組みが遅れがちでした。しかし、気候変動や規制による圧力、また市場の劇的な変動により、これらの産業にも変化が求められています。例えば、石油・ガス企業や工業メーカーは、規制当局が今後数年間での二酸化炭素排出量の大幅削減を求めていることに危機感を抱いています。

在今后的5年里,在碳排放量多的产业中,会灵活运用机械学习和AI技术来减少许多碳排放。一直以来,在制造业和石油、煤气产业等方面,由于过分致力于维持生产性和收益性,所以对脱碳的搭配往往会延迟。但是,由于气候变化和限制的压力,还有市场的戏剧性变动,这些产业也需要变化。例如,石油、天然气企业和工业制造商对今后几年内大幅削减二氧化碳排放量抱有危机感。

これらの産業は、デジタルトランスフォーメーションの拡大により、炭素排出の多い分野でも、無数の接続デバイスからのリアルタイムで精度の高いデータを使い、AIや機械学習などの先進的技術で、効率的かつ積極的に排出を削減しカーボンフットプリントを減らすことができるようになるはずです。

由于数字变换的扩大,在碳排出多的领域,也能使用来自无数连接在一起的设备提供的实时且高精度的数据,利用AI和机械学习等先进技术,有效且积极地削减排出,减少碳排放。应该能做到。

17. プライバシー保護の普及と優先
近年、目に見えるプライバシーの規制は加速しているにも関わらず、規制の観点からも消費者の視点からも、プライバシーに関しては現在もまだその氷山の一角が見えているだけです。5年後には、プライバシーやデータセキュリティはコモディティ化し、消費者自身が機密データ資産を保護し管理できることは特別ではなく、むしろ原則としてみなされるようになるでしょう。こうした認識と理解が高まるにつれ、プライバシー強化技術(PET)と呼ばれる、プライバシーを保護・強化する機能も普及していきます。

近年来,尽管明显的隐私限制在加速,但是从限制的观点和消费者的角度来看,关于个人隐私,现在能看到还只是冰山一角。5年后,个人隐私和数据安全将被商品化,消费者能够自己保护和管理机密数据资产将不是特别的,而是作为一个原则。随着这种认识和理解的提高,被称为隐私强化技术(PET)的保护和强化个人隐私的功能也逐渐普及。

2025年までに、PETはテクノロジーカテゴリーとして主流となり、最低限のコンプライアンスを満たすためだけに付け加えられる要素ではなく、企業のプライバシーおよびセキュリティ戦略の基本となるでしょう。国際的なプライバシー基準はの整備が整うにはまだ至らないかもしれませんが、地域の規制や消費者の期待に応えていくために、それぞれの組織が柔軟性を備えたデータ中心のアプローチをセキュリティに対し採用すると考えられます

到2025年,PET作为技术将成为主流,不仅仅是为了满足最低限度的合法而附加出来的东西,也是企业隐私及安全战略的基本。虽然国际性的隐私标准还没有完善,但是为了满足地区的限制和消费者的期待,各个组织都会在安全方面采用具有灵活性的以数据为中心的方法。

私たちは、歴史によって判断されることになるでしょうが、単体で見れば英雄的な決意を示した国もあったものの、世界全体としては、現在のところ十分な結果を出せていません。グローバルコミュニティとして、そして世界経済フォーラムのようなプラットホームを通じて、私たちはこれらの問題を可視化し続け、最善かつ最速で対処できるテクノロジーとイノベーションのチャンスを見出し、支援していく必要があります。

我们都会根据历史来判断对错结果,虽然也有单看英雄决心和的国家,但是作为全世界,现在还没有十分准确的结果。作为一个全球社区,我们需要通过像世界经济论坛这样的平台,不断地将这些问题可视化,找到和支持最好、最快的技术和创新机会。